问题桶比关键词更重要
AI 搜索可见度要覆盖真实用户旅程：用户如何发现需求、探索方案、比较品牌、决定购买或联系。只看关键词很难解释 AI 推荐语境。
标准诊断步骤
| 步骤 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 品牌档案 | 品牌名、官网、品类、市场、竞品 | 诊断上下文 |
| 问题桶 | 真实用户问题和 TEEA 阶段 | 可采集问题集 |
| 平台轮次 | AI 平台、模式、轮次 | 费用预估和采集计划 |
| 回答采集 | 问题 x 平台 x 轮次 | 原始回答和来源线索 |
| 报告复检 | 指标、竞品、证据和建议 | 行动清单和 baseline |
诊断流程
- 1建品牌
- 2定问题
- 3选平台
- 4采回答
- 5看报告
采集后要回到证据
指标用于定位问题，原始回答和来源用于复核原因。可靠诊断必须能说明 AI 为什么提到竞品、引用了什么、缺少哪些信息。
常见问题
AI 搜索可见度诊断需要多少问题？
取决于品牌复杂度和预算。首次可用轻量问题验证方向，正式报告再扩大问题数、平台数和轮次。
平台越多越好吗？
平台越多覆盖越广，但成本更高。应优先选择目标客户真实使用的平台。
诊断前需要准备什么？
准备品牌名、官网、产品服务、目标市场、核心竞品和希望诊断的问题方向。
诊断后能直接优化吗？
可以根据报告拆任务，但应先复核原始回答和来源，避免误把 AI 样本中的错误当成事实。
什么时候需要复检？
完成一轮官网、FAQ、案例、对比页、价格页或第三方来源优化后适合复检。